Если пользуешься AI для генерации SQL-запросов, очень важно не слепо верить результату. Такие модели отлично справляются с базовыми штуками, но могут при этом подкинуть неочевидные ошибки или неоптимальные конструкции. Лично у меня был случай, когда сгенерированный AI запрос включал избыточные JOIN’ы — вроде работало, но производительность страдала.

Вот что я рекомендую делать, чтобы проверить SQL от AI:

1. **Прогоняй через EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE**. Это поможет понять, как СУБД планирует выполнять запрос, где может быть узкое место, и увидишь, нет ли лишних сканирований.

2. **Примерный анализ запросов** — смотри, нет ли дублирующихся условий или логики, которая фактически ничего не фильтрует. AI иногда подставляет лишние WHERE или ON.

3. **Тестируй на ограниченном наборе данных** — чтобы не ждать часами выполнения. Так проще отследить отклонения и понять, что вернёт запрос.

4. **Проверяй синтаксис и совместимость**. В разных СУБД SQL может слегка отличаться, а AI порой выдает что-то универсальное, что в твоем окружении не сработает.

5. **Перепроверь ключевые моменты логики** — например, агрегации или условия фильтрации. Если не уверен, лучше вручную подредактировать сгенерированный код.